从语义到情感

聊天机器人在我们的“苛求”下进化得越来越完美，看似简单的功能背后有着复杂的技术驱动。

和机器人交流，最重要的是要把人的自然语言翻译成机器能听懂的指令，这就需要自然语言理解。不理解，机器人就会答非所问，即便有再多的知识库和词库，也只会“瞎聊”。

人工智能创业企业三角兽联合创始人马宇驰说，在语音识别技术壁垒被突破后，人工智能领域下一轮可能兴起的创业热就在自然语言处理方面，“今年年底到明年将会是一个爆发期”。

三角兽的商业模式是提供对话式的人机交互解决方案，把语义分析作为技术主攻点，即把人的口语文本进行分词识别，转化成机器任务。他们为锤子手机开发的“大爆炸”功能，可从句子中自动切分出时间、地点、人物、事件等关键词，机器人就能据此分析出用户意图。

除了理解语言的字面意思，研究者也致力于挖掘话语的“弦外之音”，希望机器人能理解人的情感。美国麻省理工学院教授罗莎琳德·皮卡尔曾于１９９７年提出“情感计算”的概念。国内一家名为竹间智能的创业公司正和她展开多模态情感计算的深度合作研发。

竹间智能创始人简仁贤的愿景十分“科幻”，希望将电影《她》中所描绘的具有丰富情感，能读懂、看懂、听懂、有记忆的人工智能带入现实世界。

“对自然语言的理解不能仅仅停留在语义层面，‘理解’的核心恰恰是意图和情感。”曾任微软亚洲互联网工程院副院长的简仁贤说。他希望开发出能识别与理解谈话者情绪情感、了解对方意图和需求、达到情感和认知交互的情感机器人。

在简仁贤看来，实现中文自然语言理解比英文更难。国际上大多数该领域研究论文都是关于英文的，中文的结构和语言学基本无法迁移到单一的机器学习模型中，中文的自然语言理解无法复用许多已经成熟的深度学习模型。

竹间智能的做法是采用类脑结构，建立多个适用不同方法的人工智能模块。比如意图和情感理解依靠深度学习，语义理解则是语言学、认知模型加深度学习，再加上决策模型和对话策略，就形成了情感机器人。

爱奇艺旗下首款ＶＲ一体机的人工智能虚拟女友“双儿”就由竹间智能开发，可听出用户的“话中话”，识别其情绪状态，然后做出高兴、伤心、安慰、鼓励等反应。

“在２０２０年以前，我们与世界绝大多数的沟通都将能通过机器人来完成，”简仁贤说。

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